; N& t7 ?& b3 @" b) |& m
4 x% }7 A" w! K' w- p
〖课程介绍〗3 W& A& s" i$ C: p( c
目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。
, n1 U. U/ z+ t$ S+ C' P: q& D2 P2 _* E
〖课程目录〗- v$ E- K6 s+ K0 k
第1章 课程导学
- g `5 e; D, W9 ^$ g1-1 课程导学 (12:34)
8 G6 D$ b1 |& [" D+ v6 q, E+ A+ I) }) N+ c. H$ h+ O9 z
第2章 基础知识! h' X% L* m( X6 z) j) b; M( x
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
5 o; M% d* O9 j$ d& a, Q" u, o8 m2-2 张量、图、会话 (06:17)2 x# @$ H# B# y+ E: ~. y
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
5 L" `8 i' t. D( x' m8 ^2-4 Android操作系统 (16:19)
$ Q M- W5 X7 K9 m' @8 l& l2-5 Java安装 (10:15)
J {& X- u" u/ I M/ Z0 }2-6 Java环境搭建 (02:40)
; H- m, t5 e, ]/ C* H; F/ [2-7 Android安装及运行 (10:39)+ p' E6 y) V/ D# F1 _# f
2-8 第一个Android程序 (05:34)
( f% ?: `* Q4 G0 R+ t; Q+ q; A
( o& F: O& I1 Z' t第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）/ V4 a2 }- w% r8 L, _
3-1 常用模型 (10:15)
9 T F. n- P3 p8 y% q3-2 BP神经网络 (10:53)
4 t' ?# Y+ Y) L+ C3-3 循环神经网络（1） (06:58)
I( ^$ I$ a0 T8 _, Y0 x, f* i) A4 }' n3-4 循环神经网络（2） (06:07), e8 m: K6 V# w2 D L
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
0 Q3 p% C' S% D. O( m( o+ M; d K3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
* @* C, |' O" T G/ H/ n0 y; v3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)" k" Y9 {* a2 T( Q" G5 W' q- c
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)* M7 }4 d" S! H" l) `6 H
" ?1 J- W/ m! ]第4章 NLP基础
7 a; d6 u( s/ {* A! N4 ?4-1 NLP基础 (04:19)
* B- S$ K' L* N0 S: f. `" `8 H4-2 分词技术 (05:29)
% d. `/ `& ?' q) D* j* Y) s) V4 m( N4-3 词性标注 (08:34)
) p( P, K+ |* z1 I( O4 {/ r4-4 命名实体识别 (08:25)! K {6 y: j6 k0 k' @
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
- ?. W# K8 \8 \* O3 V4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)7 |" ?. j0 `9 \4 c6 F
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
1 |- e" [7 `+ O. l8 R& f4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)3 }0 q* }* ?) ~$ f1 _% ]. C3 W
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
3 u% C1 Q* B9 ^- v( ~4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)* T' E9 ~. v8 L5 D. n0 p4 U/ g
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)" E- r% h5 T! j9 c
+ s7 `- v) L0 W5 K) Z! I
第5章 文本处理方法) T2 I Y6 l Q% {5 B |
5-1 语料的获取与处理 (15:19)( p: A5 q6 N3 ~, |; F5 n. P* b
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)! w5 h$ Z. {, _) f& L4 ]4 X; v
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)- L; F( A" U+ ]1 b( w+ U9 u
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
2 E" a) M6 m! X2 @5-5 词向量与Word2vec (07:26)3 k S" Q4 J/ @2 Q
5-6 文本处理方法 (11:39)
8 Q" i7 ]0 |+ r$ x: i( b- ?/ a4 E5 l8 a
第6章 实战之聊天语料处理
: M$ ?- N( t& h6 N9 E9 p) @% t I6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)( `+ y5 a5 v5 u H, z( \7 S
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)3 G% z& ~. Q/ A$ z" B
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)* h$ q8 O( I# Y& _
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
! e0 A' |9 V6 T* O& ^6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
6 c0 J! _. Z$ s4 C" _6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
. F) K8 n+ W! c! h9 Q( J6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00). w& a/ c. u& j: y0 z: D
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)0 t) Q5 j+ ]" k( M
6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
0 G7 b0 {% m! u4 r6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)# w; H+ L3 o3 Y! C+ F
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
/ ]9 q9 ?4 h7 J, Y0 Z6-12 语料处理实战小结 (11:36)+ R3 k/ g9 O9 Y: [
6 u! a' B6 x/ @- \, z7 K
第7章 聊天机器人原理
' h% {0 [- n7 T+ T1 {- K7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
! X1 z" c5 d" w+ C# W7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35). F. D ^, J- n' }$ G( u
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
: P; R# J O: n" Z- ~) [7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
: @0 c9 x4 Z: J! U& \4 M6 U; c% `; z( M$ v
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
q2 ~% u2 g' T. D N8-1 线程处理（1） (09:15)
* G& k4 |: ?) R) u" A% B0 l8 F8-2 线程处理（2） (10:10)
. F. i! r- J) I8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
0 Q9 n: E+ V. u; N8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)% ` |6 }. v1 U6 M) t) }0 |- b
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
3 l; c/ t ]1 F! s8-6 batch_flow（1） (07:28)8 _1 C9 O7 b2 R& t7 Z8 ?
8-7 batch_flow（2） (05:49)
& Z$ o* I8 l* t$ V, W% a8-8 batch_flow（3） (14:43)
7 v: Z. U# N/ {' C+ t* r8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)# Y( {+ z' L* ~9 x
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15). K+ C" Q' ^/ ~7 g g G
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)7 k- d6 F# d! m6 b1 U \7 A
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
, E- b: l/ G: h' U$ @6 H9 T8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
8 t$ t! _ \. @+ r. b7 K
- L# i$ R7 u8 `; I4 c第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
& I$ d7 U2 O2 [* l6 O* n, C9-1 基本流程介绍 (10:37)
* U# t) U F* l" N6 n! a) b0 A3 |) v9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
9 R j. r+ R) }8 [; e( e* V9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)4 F/ a8 f h# u+ ~/ h
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35) i) U1 I3 y3 r( r4 \: G6 H3 D
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)! F6 o# z; [! L0 K' Q
9-6 构建模型（1） (06:43)
2 R+ s: c _ Y7 E% c9-7 构建模型（2） (08:38)) Q2 T u0 t! F. M0 o" b
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)/ G8 i9 ]: _. ?( n: ^& S$ y
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)2 h& h$ x7 f: f& q! c9 W: h
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
1 k) E9 n i4 L$ a& J8 J: m9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)$ q3 L0 [1 S2 R- c
9-12 构建解码器（1） (08:28)$ H- m' o; l x6 l
9-13 构建解码器（2） (09:22)
! l' y7 J1 f' Y0 P9-14 构建解码器（3） (07:36)
9 a8 P9 G& J* }6 r/ a9-15 构建解码器（4） (09:19)
* Y: T1 j" R* V: H, b9-16 构建解码器（5） (10:59)
/ r% V3 P( h; s! g( q! z& ]9-17 构建解码器（6） (09:28)
& C6 p. Y. m9 H- ~* B# [9-18 构建解码器（7） (14:52)
) B) ^& D" c' h* m6 j; w# g) a2 g9-19 构建解码器（8） (17:02)
; Q( Z' s, W0 Q9-20 构建优化器（1） (09:56)
6 V+ {* {) J- D& ~* Z9 }% k- ^. e9-21 构建优化器（2） (08:48)+ X9 V; P% ]/ o1 A
9-22 构建优化器（3） (06:01)
: y" c+ n( F4 K, w6 b9-23 输入检查 (11:51)3 [' |# m! n3 Z( C0 ]8 ?0 R
9-24 训练模型 (11:59)' C% D3 j' y+ @/ Z# c6 ~, g
9-25 预测模型 (07:22). R; g1 c+ k) s* j
8 H9 P2 ?+ a9 F2 u- k+ H& H- E( x0 d第10章 聊天机器人模型的训练和验证9 e- Y2 F4 Y0 g0 f; Q5 \7 g
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
; R: {: T1 g- P! I10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
3 n3 T: f1 \8 X: \10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
/ j) C: W( X: ^10-4 第一种模型训练（4） (14:49): A! n# I& ? G1 v2 |" _
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
0 k2 Q' p1 }. h h" d) \10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
% F' T& v/ F X% g/ b7 a4 h10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
- a! P( u, P# ^4 w, `6 H10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
( ~. t; v& ^- n; u; {7 g3 E10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
3 Q) K$ M/ ~7 Y( B5 X( D$ j' a3 {; R7 n! w. n4 |6 j& V- N! u
第11章 Android的打包与发布5 w/ M; f n. ~$ V9 z* A/ {* u
11-1 新建项目 (07:49)
7 J9 N& T- `5 _5 y! g$ I- Z11-2 代码结构讲解 (17:15)3 Z9 L3 J/ l) ^7 T( C
11-3 私有变量的定义 (12:25)1 q6 t7 ]. L1 T( W& p9 B
11-4 参数初始化 (11:54)7 e5 p+ T5 s# [) B
11-5 听写UI监听器 (19:18)
) \$ h" X- J8 M11-6 合成回调监听器 (05:58)
% j1 r. A# D* [& |11-7 听写监听器 (27:14)
7 M) U8 m2 c1 q# M, C11-8 语音合成参数设置 (08:59)
$ x# M( B# A N* Z" Z11-9 完善项目 (21:32); d. p# w2 m1 `' K0 z; @3 |
11-10 打包发布 (07:15)
/ G1 ^( M8 F5 d; g7 f5 _& f% a/ _% P. x$ c* W5 j$ u* [
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